所以，宿主机系统，首选Linux系统，然后在宿主机系统中安装Docker程序，Docker程序中的Docker引擎会去管理、创建、销毁、启动、停止这些虚拟空间。在这些虚拟空间（称作：容器）中，我们可以去安装程序，部署项目，容器与容器之间是完全隔离的。
技术在不断的进步，容器化部署也已经成为了众多公司选择服务部署的首选。可移植，可以独立管理，部署方便等等优点都是选择容器化部署的理由。这里以docker为例，如果我想在docker容器内部想要获取或者执行相关宿主机上的命令。相信很多devops团队的同学对这个应该比较熟悉。比如可以让用户查看当前系统的cpu使用情况。这个操作在java服务以jar包形式直接部署的形式获取这些数据是比较简单的。可以直接使用相关的三方开源库或者代码中调用linux命令就行。但是如果部署在容器里面，容器是独立的环境，jar包与直接调用就都不可行了。
实验拓扑图： 实验要求： 1、 在1.10和1.20上分别部署tomcat服务，并创建java的web站点。在本机上分别验证是否能访问创建的web站点（如http：//192.168.1.10:808
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器（物理或虚拟）并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单，但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如，您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外，每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外，更具挑战性的是部署服务必须快速，
最近在地铁上刷某乎的时候看到关于Cloud Toolkit教程，一键式研发部署神器。正巧我最近在腾讯云上买了一台云主机，准备把我的SpringBoot CRUD项目给部署上去，所以我立马体验一波。
zabbix是一款知名的老牌监控系统，可对硬件、操作系统、数据库、网络等多种目标介质进行统一监控，并集成了UI、监控展示、告警、服务发现等多种功能，可非常高效地进行监控工作。
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序，这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式，讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面：使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。
Tomcat Manager默认安装在上下文路径：/manager中，支持的功能有：
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署（本文） 重构单体应用为微服务 原文链接：Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本，通常需要 N 台服务器（物理机或虚拟机），在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接，但还是比部
-p:代表端口映射，33306是宿主机的端口，3306是容器的端口，这样我们就可以通过33306这个端口去操作容器中的mysql
在没有 docker 前，项目转测试是比较麻烦的一件事。首先会化较长的时间搭建测试环境，然后在测试过程中又经常出现测试说是 bug，开发说无法复现的情况，导致撕逼。
1）在将课前资料中的mysql.tar文件上传到虚拟机，通过load命令加载为镜像
Docker Swarm 为Docker提供本地集群。Docker Swarm 0.2.0版本的集群 提供了Docker Swarm 的基本介绍，以及如何创建一个简单的具有三节点的集群。作为复习，在这里展示一下Docker Swarm的关键组件：
第 6 章 部署 在众多相互依赖的微服务中，部署却是完全不同的情况。如果部署的方法不合适，那么其带来的复杂程度会让你很痛苦 ---- 6.1 持续集成简介 CI（Continuous Integration，持续集成）已经出现很多年了，但还是值得花点时间来好好复习一下它的基本用法，因为在微服务之间的映射、构建及代码库版本管理等方面，存在很多不同的选择 CI 能够保证新提交的代码与已有代码进行集成，从而让所有人保持同步。CI 服务器会检测到代码已提交并签出，然后花些时间来验证代码是否通过编译以及测试能否通过
简介：目前业界主流存储与分析平台以Hadoop为主的开源生态圈，MapReduce作为Hadoop的数据集的并行运算模型，除了提供Java编写MapReduce任务外，还兼容了Streaming方式，可以使用任意脚本语言来编写MapReduce任务，优点是开发简单且灵活。
本文演示了一个在云或虚拟平台上，用于自动化部署和管理Docker Java微服务应用程序的解决方案。我们通过扩展现有项目Chris Richardson的示例——一个事件溯源（Event Sourcing）的基于微服务的资金转移程序。引入CQRS和Docker来自动构建和部署该项目。我们的项目包含有用于每个微服务的Dockerfiles文件，还将提供一个可在Web服务器上运行的整合前端，这个前端可以提供所用到的微服务。我们使用Nginx Web sever，在前端页面的默认目录/ usr / share / nginx / html /中编写JavaScript代码。前端将暴露出如下功能：
部署（Deployment）：将Web应用（第三方的WRA文件，或者自己定制的Web应用）安装到Tomcat服务器上的过程。
docker run -p 80:80 --name nginx --restart=always -v /root/nginx/www/:/usr/share/nginx/html -v /root/nginx/conf/conf.d:/etc/nginx/conf.d -v /root/nginx/logs:/var/log/nginx -v /etc/localtime:/etc/localtime -d nginx
安装基础服务的服务器规划 IP地址：192.168.100.10 主机名称：mall 节点：单节点服务器
3.5 给MySQL挂载本地目录容器不仅仅可以挂载数据卷，也可以直接挂载到宿主机目录上。关联关系如下：
这篇文章之前也写过类似的，已经有很多人在看了，也有很多朋友在这过程中碰到了困难，私聊我。为了提高各自的工作效率，所以我又将文章完善了一版，这应该算是第三版了。
网上有很多文章都说eclipse要安装额外的插件才能支持weblogic，可能以前需要这样，但自从bea的weblogic被oracle收购后，现在已经很简单了 一、先下载 Free Oracle WebLogic Server 12c (12.1.1) Zip Distribution and Installers for Developers http://www.oracle.com/technetwork/middleware/fusion-middleware/downloads/index.ht
Docker容器化部署Spring Boot项目的原理涉及将应用程序及其依赖项打包到一个Docker镜像中，然后在容器内运行该镜像。这使得应用程序在不同环境中更加可移植和隔离，同时也方便了部署和扩展。使用Docker可以大大简化应用程序的部署流程，并提供了更好的资源管理和隔离，以及更高的可伸缩性。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件，在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件：“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后，决定做一个简单的测评，以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具，如果你拥有云主机并且需要进行开发部署，你可以选择阅读这篇文章。
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
楼主也做了简单尝试：分布式任务调度平台 → XXL-JOB 初探、分布式任务调度平台 → XXL-JOB 实战
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
Docker Swarm为Docker提供本地集群。 使用Docker Swarm 0.2.0的集群一文提供了对Docker Swarm的基本介绍，以及如何创建一个简单的三节点集群。作为一个回顾，Docker Swarm的关键组件如下所示：
作为一个 Java 程序员，我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用，所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建：
在接触 Cloud Toolkit 之前，用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢？作为一个偏正经的测评人员，我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比，而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit（一款 IDE 插件）以来，已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间，开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者，同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
「Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现，基于操作系统内核中Cgroup(资源控制)、Namespace(资源隔离)与OverlayFS(数据存储)等技术，实现了基于操作系统层面的虚拟化技术。」
[TOC]1、SSH分发ansible自动化部署条件1.建议基于ssh密钥方式建立远程连接2.基于ssh口令方式建立远程连接（不建议）在部署之前需要保证和`受控主机ssh密钥远程连接`
如今AI智能如火如荼，如果不会点ChatGPT总感觉有点落后了。最近刚好重新复习了一遍Docker，这里尝试通过ChatGPT来生成一篇关于Docker文章。来看效果。
说是初识，但我其实已经不是初识了。因为我在学习微服务之前，就学过docker了。当时写过一篇Docker入门的博客，但是由于我当时并没有微服务的概念，所以学习得并不深入，并没有真正的用起来，只是学习了一些概念性的东西。所以我这篇博客决定与微服务结合起来学习，会把Docker给用起来。
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OushuDB是由Apache HAWQ创始团队基于HAWQ打造的新一代数据仓库(New Data Warehouse)。该产品采用了存储与计算分离技术架构，具有MPP的所有优点，还具有弹性，支持混合工作负载和高扩展性等优点。作为HAWQ的增强版，OushuDB遵循ANSI-SQL标准，兼容Oracle、Greenplum Database和PostgreSQL，提供PB级数据交互式查询能力，提供对主要BI工具的描述性分析和AI支持。
Docker 引擎统一了基础设施环境，包括硬件配置，操作系统的版本，运行时环境的异构
因为公司有些私有化业务(TOB)，需要到客户现场部署,所以考虑到POC的简单性，我们有较多服务是安装在一台主机上的，所以出现了端口占用导致程序重启不生效的情况。
tar -zxvf apache-tomcat-7.0.82.tar.gz -C /export/install/
在计算机中，虚拟化（英语：Virtualization）是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部份是不受现有资源的架设方式，地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。
在先前的文章中，我谈到了如何使用 Linux 容器技术（如 Docker）简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植，它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行，容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载，这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
对于springboot项目运行，直接是 java -jar 的方式运行，如果想要放到docker中运行，有三种方式：
云是从传统 IDC 机房演进而来，一开始云的定位只是为了解决数据中心的弹性计算，高可用等问题。可以说，公有云让成千上万家企业灵活地按需租用数据中心资源成为可能，同时在推动社会数字化发展上起到了关键作用。
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